GE Vernova muestra cómo la IA anticipa fallos en activos industriales
Durante API Summit 2026, GE Vernova mostró cómo la inteligencia artificial está comenzando a transformar la gestión de activos industriales. Lejos de plantear un escenario en el que la tecnología sustituya a los profesionales, la compañía defendió un modelo basado en la colaboración entre ingenieros y sistemas inteligentes para mejorar la calidad de los datos, identificar activos con fallos recurrentes y reducir el tiempo necesario para tomar decisiones críticas. En este contexto, Ernesto Varela Torres, Consultor Senior de Servicios de Gestión del Rendimiento de Activos (APM) de GE Vernova, explicó cómo la empresa está incorporando asistentes de IA en sus soluciones de Asset Performance Management (APM) con el objetivo de ofrecer análisis más rápidos y fiables.
La calidad del dato marca la diferencia
Uno de los principales mensajes trasladados por Ernesto Varela fue que cualquier estrategia basada en inteligencia artificial depende de una base sólida de información. En el ámbito industrial, disponer de datos incompletos, desactualizados o mal estructurados puede provocar diagnósticos incorrectos y afectar directamente a la gestión de los activos.
Según explicó, el primer papel de la IA consiste precisamente en localizar esas deficiencias, es por ello que antes de identificar un activo problemático, el sistema analiza la calidad de la información disponible, detecta inconsistencias y ayuda a estandarizar los registros procedentes de distintas fuentes. Este proceso permite construir un entorno de datos mucho más fiable sobre el que posteriormente se ejecutan los modelos de análisis.
Para GE Vernova, esta fase representa uno de los mayores beneficios de la inteligencia artificial aplicada al mantenimiento industrial. Un modelo entrenado correctamente puede revisar miles de registros en muy poco tiempo y realizar tareas que anteriormente requerían semanas de trabajo manual.
La IA identifica activos críticos antes de que fallen
Dentro del sector del petróleo, el gas y la energía existe un concepto ampliamente utilizado para referirse a aquellos equipos que presentan fallos repetitivos y generan un elevado impacto operativo y económico: los denominados bad actors.
Ernesto Varela explicó que estos activos suelen incrementar tanto los costes operativos (OpEx) como las inversiones de capital (CapEx). Detectarlos cuanto antes permite priorizar actuaciones, reducir riesgos y mejorar la disponibilidad de las instalaciones.
En este escenario, la inteligencia artificial aporta una capacidad adicional de análisis, una vez que los datos han sido normalizados, el sistema puede calcular indicadores como el tiempo medio entre fallos, el tiempo medio de reparación, la frecuencia de incidencias y el coste asociado a cada activo. Con esta información resulta mucho más sencillo establecer prioridades y centrar los recursos donde realmente existe un mayor impacto para el negocio.
Además, Varela destacó que no todas las organizaciones aplican los mismos criterios para definir cuándo un activo pasa a considerarse crítico. Cada empresa establece sus propios niveles de aceptación del riesgo, por lo que los modelos de IA deben adaptarse a cada entorno operativo.
Una IA especializada para cada proceso
Uno de los aspectos más interesantes abordados durante la entrevista fue la necesidad de abandonar la idea de una inteligencia artificial genérica.
Desde la experiencia de GE Vernova, cada proceso requiere agentes especializados con funciones concretas. Un modelo puede dedicarse exclusivamente a revisar la calidad de los datos mientras otro se centra en calcular indicadores de fiabilidad y un tercero valida los resultados antes de que lleguen al ingeniero responsable.
Esta arquitectura permite combinar diferentes modelos según la complejidad de cada tarea. De este modo, la empresa consigue automatizar procesos específicos manteniendo un elevado nivel de control sobre el resultado final.
El especialista subrayó que la IA únicamente ofrece resultados fiables cuando ha sido entrenada correctamente y supervisada por expertos con un profundo conocimiento del negocio. De lo contrario pueden aparecer respuestas erróneas o las conocidas "alucinaciones" de los modelos de lenguaje.
La base consiste en entrenar la IA, probarla y validar continuamente sus resultados antes de utilizarla en un entorno real.
Señaló durante la conversación.
El ingeniero continúa siendo la pieza clave
La creciente incorporación de herramientas inteligentes suele ir acompañada del debate sobre la posible sustitución de profesionales. Sin embargo, la visión expuesta por GE Vernova es diferente.
Según Ernesto Varela, la inteligencia artificial permite eliminar gran parte del trabajo repetitivo asociado a la revisión documental y al análisis inicial de grandes volúmenes de información. Gracias a ello, los ingenieros pueden dedicar mucho más tiempo a interpretar los resultados, validar las recomendaciones y tomar decisiones con mayor nivel de confianza.
Este enfoque reduce significativamente el tiempo necesario para completar determinados procesos. Actividades que anteriormente podían requerir una semana de trabajo pueden resolverse en apenas unas horas o en un día, dejando el resto del tiempo para la revisión técnica por parte del especialista.
Desde la perspectiva de la compañía, la automatización incrementa la productividad sin eliminar la necesidad del conocimiento humano. La experiencia del ingeniero continúa siendo esencial para validar cualquier recomendación generada por los sistemas inteligentes.
GE Vernova incorpora IA a la gestión de activos
Durante la entrevista también se abordó la estrategia tecnológica de la empresa, Ernesto Varela explicó que GE Vernova trabaja junto a sus equipos de ingeniería para incorporar asistentes de inteligencia artificial dentro de sus soluciones de Asset Performance Management.
El desarrollo de estas capacidades se realiza teniendo especialmente en cuenta aspectos como la ciberseguridad, la protección de datos y los requisitos específicos de cada cliente. La compañía diseña los asistentes siguiendo instrucciones concretas y limitando su acceso únicamente a la información autorizada, con el propósito de garantizar análisis precisos y seguros.
Uno de los desarrollos más avanzados consiste en un asistente orientado a los procesos de eliminación de fallos y mejora de la fiabilidad. Este sistema analiza la información disponible respetando los niveles de acceso establecidos por cada organización y proporciona recomendaciones que ayudan a los analistas de fiabilidad a acelerar la toma de decisiones.
El objetivo no consiste únicamente en automatizar tareas, sino en ofrecer información más consistente para que las decisiones técnicas se adopten en menos tiempo y con mayor respaldo documental.
Un acompañamiento completo durante todo el proyecto
Además de desarrollar tecnología, GE Vernova mantiene un modelo de acompañamiento integral en la implantación de sus soluciones digitales.
Ernesto Varela, que forma parte del área de servicios de implementación, explicó que los equipos trabajan junto al cliente desde la fase inicial de diseño hasta la puesta en marcha del sistema. El proceso comienza con la recopilación de requisitos, continúa con la configuración y las distintas fases de validación y finaliza con el acompañamiento durante la adopción de la solución por parte de los usuarios.
Este enfoque permite adaptar las herramientas a los casos de uso reales de cada organización y facilita que las soluciones aporten valor desde las primeras etapas de utilización.
Una compañía con una visión global del futuro energético
La incorporación de inteligencia artificial forma parte de una estrategia mucho más amplia, GE Vernova nació con el propósito de contribuir a la evolución de los sistemas eléctricos mediante tecnologías capaces de responder a las nuevas necesidades del sector energético.
La empresa reúne negocios relacionados con generación eléctrica, redes, electrificación, software industrial y servicios tecnológicos. Según la información corporativa de la compañía, su base tecnológica contribuye a generar aproximadamente una cuarta parte de la electricidad mundial gracias a una extensa flota de turbinas de gas y aerogeneradores instalados en distintos mercados.
Así mismo, GE Vernova está colaborando con organizaciones que desarrollan centros de datos destinados a soportar el crecimiento de aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Para la empresa, esta evolución representa una oportunidad para seguir desarrollando soluciones digitales orientadas a mejorar la gestión de activos industriales.
El siguiente paso de la inteligencia artificial industrial
La intervención de Ernesto Varela dejó claro que la evolución de la inteligencia artificial dentro del sector energético dependerá menos de la tecnología y más de la forma en que las empresas consigan integrarla en sus procesos diarios.
Desde la perspectiva de GE Vernova, el éxito pasa por avanzar de manera gradual, construir modelos específicos para cada necesidad y mantener siempre la supervisión de profesionales con experiencia. Bajo esa filosofía, la compañía busca que la inteligencia artificial se convierta en una herramienta que permita obtener mejores decisiones, reducir tiempos de análisis y aumentar la fiabilidad de los activos industriales sin perder el criterio técnico que continúa aportando el factor humano.
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Fuente: Inspenet.